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正电子发射断层成像(Positron Emission Tomography,PET)是当前最先进的核医学成像技术，代表了核医学领域的最高水平。作为一种非侵入的检查方式，PET在肿瘤学、神经系统以及心血管方面的疾病诊断有着非常重要的作用。其工作原理是将放射性核素标记的生物分子注射到受试者体内，并在有效视野范围内进行扫描，最后通过计算机的手段进行三维重建即可对受试者体内药物的生物分布进行显像。动态PET成像能提供连续时间点上的示踪剂分布，后期可通过应用动力学模型，获得组织器官的功能参数，从而实现了对活体靶器官中的生化变化和动态代谢过程的定量分析。 冠状动脉疾病(coronary artery disease，CAD)已经成为威胁人类健康的主要疾病，心肌灌注显像为其诊断、疗效评价以及预后判断提供了重要影像学方法，心肌灌注显像目前有单光子发射断层成像(Single Photon Emission Tomography，SPECT)和PET两种扫描方式实现。PET由于其较SPECT更高的空间分辨率和灵敏度及更好的示踪剂组织摄取特性，在心肌灌注显像的应用逐年增长，已成为评价存活心肌的金标准。在动态PET心肌显像中，通过估计血输入函数，并将其应用于动力学模型，可以提供绝对心肌血流(Myocardial Blood Flow，MBF)、心肌血流储备(Myocardial Flow Reserve，MFR)等非常有价值的临床诊断信息。在应用动力学模型时，血输入函数的估计是非常关键的，结果的准确与否直接影响到后期的定量分析。 目前广泛采用的估计血输入函数方法为基于感兴趣区域法，该方法简单易行，但极度依赖于医生手工勾画的感兴趣区域，而感兴趣区域的准确性又受医生个人经验及部分容积效应影响。因子分析作为从变量群中提取公共因子的统计技术，已经被用来从动态图像中无创地提取血输入函数和组织的时间活度曲线，如基于主成分分析、独立成分分析、最小二乘法、最大似然法的因子分析模型相继被提出。然而由于噪声和部分容积效应的影响，传统的因子分析模型提取的结果准确度低，极大地限制了临床应用。 在目前因子分析模型中存在两个问题，第一，都是基于高斯噪声模型的最小二乘测度与基于泊松噪声模型的最大似然测度。而临床获取动态PET图像噪声很难直接用高斯或泊松模型进行刻画，第二，因子分析方法获得的结果存在非唯一性，传统上假设各因子图像间的重叠程度最小来解决该问题，但由于受到PET图像分辨率和部分容积效应的影响，心肌信号经常会掺杂着10％-15％的血液信号，最小化因子图像之间的重叠程度假设未能考虑到这一事实。 鉴于上述分析，本文针对这两个问题提出了基于α散度作为模型的测度，通过选取不同的旺值，可对PET图像的噪声模型进行更加精确的建模。在唯一性约束方面，我们利用PET图像的像素动力学聚类作为先验约束，最终得到每个组织的时间活度曲线及血输入函数。模型应用于82Rb PET心肌灌注仿真数据，通过实验分析发现，用α散度测度以及基于动力学聚类的先验约束均对组织活度曲线的提取的准确性有积极的作用，在高噪声下（SNR=5）仍能准确的提取出各组织的时间活度曲线及血输入函数，在视觉评价及量化评价均具有优质表现。